Python의 변경 목록 메서드가 None을 반환하는 이유는 무엇입니까?
추가, 정렬, 확장, 제거, 지우기 및 삭제를 포함한 다양한 Python 목록 메서드 반대로, 목록을 수정한 후 None을 반환합니다. 이러한 디자인 선택은 그 이론적 근거와 잠재적인 단점에 대한 의문을 불러일으켰습니다.
Python의 디자인 원칙에 따르면, 그 자리에서 객체를 변경하는 함수는 None을 반환해야 합니다. 이는 새 개체를 생성하는 것이 아니라 기존 개체에 대해 작업이 수행된다는 점을 강조합니다.
Python의 창시자인 Guido van Rossum은 이러한 결정의 이유를 다음과 같이 설명합니다.
- Chaining 측면- 코드를 읽기 어렵게 만들 수 있으므로 단일 개체에 대한 효과는 권장되지 않습니다.
- 반환 문에 None을 사용하면 이러한 메서드가 수정만 수행된다는 점을 명확히 하는 데 도움이 됩니다. 원래 객체를 삭제하고 새로운 값을 생성하지 않습니다.
이 디자인이 목록 처리의 "체인"을 방해한다고 주장하는 사람들도 있지만 Rossum은 이 디자인이 코드 가독성을 높이고 후속 작업이 동일한 개체에 적용됩니다.
그는 이를 문자열 처리 작업과 같이 새로운 값을 반환하는 연결 작업과 대조합니다.
요약하자면 Python의 변경 목록 메서드에서 None을 반환하기로 한 결정은 객체를 내부에서 수정하는 작업과 새 값을 반환하는 작업을 구별하는 설계 원칙에 기반합니다.
위 내용은 Python의 내부 목록 메서드가 없음을 반환하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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